Efficient online quantum state estimation using a matrix-exponentiated gradient method

In this paper, we explore an efficient online algorithm for quantum state estimation based on a matrix-exponentiated gradient method previously used in the context of machine learning. The state update is governed by a learning rate that determines how much weight is given to the new measurement res...

Ausführliche Beschreibung

Bibliographische Detailangaben

Veröffentlicht in:	arXiv.org
Hauptverfasser:	Youssry, Akram, Ferrie, Christopher, Tomamichel, Marco
Format:	Paper
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 07.03.2019
Schlagworte:	Algorithms Convergence Learning curves Machine learning Maximum likelihood estimators Noise threshold Quantum theory State estimation Weight
ISSN:	2331-8422
Online-Zugang:	Volltext
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!